Ошибка, выводящая график классификации SVM на печать

Я использую метод опорных векторов от e1071 пакета, чтобы классифицировать мои данные и хотеть визуализировать, как машина на самом деле делает классификацию. Однако при использовании функции plot.svm, я получаю ошибку, которую я не могу разрешить.

Сценарий:

library("e1071")

data <-read.table("2010223_11042_complete")
names(data) <- c("Class","V1", "V2")

model <- svm(Class~.,data, type = "C-classification", kernel = "linear")
plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)

Вывод:

plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)
Error in rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col) : 
  cannot mix zero-length and non-zero-length coordinates

Traceback:

traceback()
4: rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col)
3: filled.contour(xr, yr, matrix(as.numeric(preds), nr = length(xr), 
       byrow = TRUE), plot.axes = {
       axis(1)
       axis(2)
       colind <- as.numeric(model.response(model.frame(x, data)))
       dat1 <- data[-x$index, ]
       dat2 <- data[x$index, ]
       coltmp1 <- symbolPalette[colind[-x$index]]
       coltmp2 <- symbolPalette[colind[x$index]]
       points(formula, data = dat1, pch = dataSymbol, col = coltmp1)
       points(formula, data = dat2, pch = svSymbol, col = coltmp2)
   }, levels = 1:(length(levels(preds)) + 1), key.axes = axis(4, 
       1:(length(levels(preds))) + 0.5, labels = levels(preds), 
       las = 3), plot.title = title(main = "SVM classification plot", 
       xlab = names(lis)[2], ylab = names(lis)[1]), ...)
2: plot.svm(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)
1: plot(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)

Часть моего (4 488 строк долго) файл данных:

-1 0 23.532
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
-1 1 179.03
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 1 89.6398
-1 0 42.7418
-1 1 89.6398

Так как я только запускаю с R, я понятия не имею, что это означает и как я должен иметь дело с ним, и при этом я ничто не находил полезным в других местах.

7
задан user655423 23 February 2010 в 11:44
поделиться

1 ответ

Не зная, что именно вызывает проблему, я бы попытался преобразовать столбец Class в коэффициент (таким образом, определив тип как C-классификация больше не потребуется), используя что-то вроде этого:

data$Class <- as.factor(data$Class)

или за один шаг:

model <- svm(as.factor(Class)~.,data, kernel = "linear")
4
ответ дан 7 December 2019 в 14:31
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: